随着大数据、云计算、PaaS平台的普及，虚拟化、容器化等技术的应用，越来越多的服务部署在云端。但是云端的服务不是物理的固定资源，以往通过SSH登陆或FTP获取的方式，就不再适用了。在这种场景下，需要一款海量日志数据高效采集、聚合、传输的服务。
Flume简介
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在系统中定制各类数据发送方，用于有效收集流式数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。抽象来讲，Flume就像一个水槽，从各种水龙头接收各种液体，然后输送到指定区域。
Flume由Cloudera于2009年7月开源，目前是Apache的顶级项目。同Flume相似的日志收集系统还有Facebook Scribe、Apache Chuwka等。
Flume发展历程
Flume的发展经历了两代，第一代指0.9.X版本，即Flume OG（Original Generation），其具体代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点。第二代指1.x版本，即Flume NG（Next Generation），重构了核心组件、核心配置及代码架构，重构后的Flume 纳入Apache 旗下。Cloudera Flume 更名为 Apache Flume。
以下主要针对Flume NG进行介绍。
Flume优势点
1、可靠性：节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。此外，进入数据速率大于写出速率，可以起到缓存作用，保证流的平稳。
2、可管理性：所有agent和colletor由master统一管理，这使得系统便于维护。
3、架构&功能可扩展性：架构可扩展性：指采用了三层架构，agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题。功能可扩展性：Flume自带了很多组件，用户可添加自己的Agent（如File、Syslog等）、Collector或Storage（如File、HDFS等）。
4、存储便利性：数据可存储到任何集中存储器中，如：HDFS、HBase
5、多源支持：支持各种接入资源数据的类型以及接出数据类型
6、数据一致性：基于事务型的管道，保证了数据在传送和接收时的一致性
Flume适用场景
1、日志收集：Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，有效收集数据。
2、数据处理：Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）。
Flume架构原理
Flume采用了分层架构，分别为Agent、Collector和Storage。其中，Agent和Collector均由Source和Sink两部分组成，Source是数据来源，Sink是数据去向。
Flume的一些核心概念：
Client：生产数据，将其发送到Flume Agent。
Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、Channel、Sink。
Event：数据传输的基本单元，带有一个可选的消息头。
Source：收集数据。从Client收集数据，接收event，传递给一个或多个Channel。数据源可以是监听的网络端口、本地文件系统、Kafka消息等。支持类型包括：Avro Source、Thrift Source、Exec Source、JMS Source、Spooling Directory Source、Kafka Source、NetCat Source、Sequence Generator Source、Syslog Source、HTTP Source、Stress Source、Legacy Source、Custom Source、Scribe Source以及Twitter 1% firehose Source。
Channel：缓存数据。中转Event的临时存储，当sink从channel中成功取走数据，event将会被从channel中移除。支持类型包括：Memory Channel、JDBC Channel、Kafka Channel、File Channel、Spillable Memory Channel、Pseudo Transaction Channel、Custom Channel。
Sink：输出数据。消费channel中的数据，将数据发送至下一跳或者最终目的地，如将数据写入到HDFS或HBase中。支持类型包括：HDFS Sink、Hive Sink、Logger Sink、Avro Sink、Thrift Sink、IRC Sink、File Roll Sink、Null Sink、HBase Sink、Async HBase Sink、Morphline Solr Sink、Elastic Search Sink、Kite Dataset Sink、Kafka Sink、Custom Sink。
Source、Channel、Sink三者之间的具体关系如下图所示。Source和Channel是多对多的关系，即一个Source可以写入多个Channel，多个Source也可以写入一个Channel。Sink与Channel是一对多的关系，即一个Sink只能从一个Channel里读取事件，但多个Sink也可以从一个Channel里读取事件。
